K近邻算法进行分类的原理是针对预测表的每行数据，从训练表中选择与其距离最近的K条记录，将这K条记录中类别数量最多的类，作为该行的类别。

组件配置

PAI-Designer（原PAI-Studio）支持通过可视化或PAI命令方式，配置K近邻算法组件的参数：
  • 可视化方式
    页签 参数 描述
    字段设置 选择训练表特征列 用于训练的特征列。
    选择训练表的标签列 训练的目标列。
    选择预测表特征列 如果未配置该参数，则表示其与训练表特征列相同。
    产出表附加ID列 用于标识该列的身份，从而获得某列对应的预测值。系统默认使用预测表特征列，作为附加ID列。
    输入表数据是稀疏格式 使用KV格式表示稀疏数据。
    kv间的分隔符 默认为英文逗号（,）。
    key和value的分隔符 默认为英文冒号（:）。
    参数设置 近邻个数 默认值为100。
    执行调优 核心数 默认系统自动分配。
    内存数 默认系统自动分配。
  • PAI命令方式 
    PAI -name knn
    -DtrainTableName=pai_knn_test_input
    -DtrainFeatureColNames=f0,f1
    -DtrainLabelColName=class
    -DpredictTableName=pai_knn_test_input
    -DpredictFeatureColNames=f0,f1
    -DoutputTableName=pai_knn_test_output
    -Dk=2;
    参数 是否必选 描述 默认值
    trainTableName 是 训练表的表名。 无
    trainFeatureColNames 是 训练表的特征列名。 无
    trainLabelColName 是 训练表的标签列名。 无
    trainTablePartitions 否 训练表中，参与训练的分区。 所有分区
    predictTableName 是 预测表的表名。 无
    outputTableName 是 输出表的表名。 无
    predictFeatureColNames 否 预测表的特征列名。 与trainFeatureColNames相同
    predictTablePartitions 否 预测表中，参与预测的分区。 所有分区
    appendColNames 否 输出表中，附加预测表的列名。 与predictFeatureColNames相同
    outputTablePartition 否 输出表的分区。 全表
    k 否 最近邻的数量。取值范围为1~1000。 100
    enableSparse 否 输入表数据是否为稀疏格式。取值范围为{true,false}。 false
    itemDelimiter 否 如果输入表数据为稀疏格式，则KV对之间的分隔符。 英文逗号（,）
    kvDelimiter 否 如果输入表数据为稀疏格式，则key和value之间的分隔符。 英文冒号（:）
    coreNum 否 节点数量。与memSizePerCore搭配使用，取值范围为1~20000。 系统自动计算
    memSizePerCore 否 单个节点的内存，取值范围为1024 MB~64*1024 MB。 系统自动计算
    lifecycle 否 输出表的生命周期。 无

示例

  1. 生成训练数据。 
    create table pai_knn_test_input as
select * from
(
  select 1 as f0,2 as f1, 'good' as class from dual
  union all
  select 1 as f0,3 as f1, 'good' as class from dual
  union all
  select 1 as f0,4 as f1, 'bad' as class from dual
  union all
  select 0 as f0,3 as f1, 'good' as class from dual
  union all
  select 0 as f0,4 as f1, 'bad' as class from dual
)tmp;
  2. 使用PAI命令，提交K近邻算法组件参数。 
    pai -name knn
    -DtrainTableName=pai_knn_test_input
    -DtrainFeatureColNames=f0,f1
    -DtrainLabelColName=class
    -DpredictTableName=pai_knn_test_input
    -DpredictFeatureColNames=f0,f1
    -DoutputTableName=pai_knn_test_output
    -Dk=2;
  3. 查看训练结果。K近邻示例结果其中：
    • f0和f1表示结果附件列。
    • prediction_result表示分类结果。
    • prediction_score表示分类结果对应的概率。
    • prediction_detail表示最近的K个分类及其对应的概率。